Arvelighet: hvor lokalt responsiv en egenskap er på genetiske intervensjoner. Plastisitet: hvor lokalt responsivt et trekk er på miljøintervensjoner. Oppdrettere og geningeniører bør bry seg om arvelighet. Lærere og trenere bør bry seg om plastisitet.

Arvelighet estimeres under forutsetning av et konstant miljø, plastisitet antar det motsatte. Begge antagelsene er selvfølgelig feil: miljøet er ikke konstant, og det er heller ikke befolkningen. Men lokale estimater fungerer for det meste.

Høy arvelighet for en gitt egenskap innebærer ikke lav plastisitet, eller omvendt. De handler begge om hvor følsom en egenskap er for (kjente) intervensjoner. Voksen hårfarge er veldig følsom for endringer i både genetikk og miljø, antall hoder ufølsomme for begge.

Estimater av arvelighet er også i forhold til den genetiske variansen som faktisk eksisterer i befolkningen, plastisitet til miljøvariansen som faktisk eksisterer. Vi bryr oss egentlig ikke så mye om noen av disse. Det vi faktisk bryr oss om er noe jeg ikke har sett definert andre steder, men folk bruker det implisitt hele tiden: den estimerte kontrafaktiske arveligheten og plastisiteten under kjente intervensjoner, og under plausibelt oppdagelige intervensjoner.

Som normalt definert, bruker ikke arvelighet og plastisitet Pearls do-calculus. De forteller deg ikke hva du kan forvente under intervensjon, bare hva du skal forutsi fra observasjon. Det vi faktisk ønsker er noe vi kan kalle forventet arvelighet/plastisitet i stedet.

Active Inference gjør et lignende skille mellom å minimere variasjonsfri energi og minimere forventet fri energi. Veldig grovt sett står forventet fri energi for tvetydighet (ukjente ukjente). Hva om intervensjonssettet eller beregningene dine er feil?

Med perfekt informasjon og uendelig databehandling er disse de samme. Hvis modellen din er riktig og komplett, kan du ganske enkelt gå til svaret. Men hvis ting er tvetydige ... Du må avveie å gripe inn for å lære mer om intervensjon, og å gripe inn av pragmatiske grunner.

Hvis du tester alle enpersonsintervensjoner, vil du finne settet med egenskaper som stort sett er sosialt uavhengige. Hvis det er et trekk der sosiale normer er viktige, vil det være usynlig for deg. Ingen slike RCT-er vil noen gang finne den. Hvis du deretter bruker det faktum at alle intervensjonene som har blitt eksperimentelt verifisert for å fungere er enkeltpersons intervensjoner for å prioritere hvilke eksperimenter som skal kjøres ... fellen lukkes.

Løsningen er ydmykhet. Utfallet av både generiske og miljømessige intervensjoner er utrolig komplekse og vanskelige å forutsi. Vi vet noen ting, men grensene for vår kunnskap er veldig reelle. Å komme med definitive uttalelser om hva som er eller ikke er mulig er uklokt.

Ved å være åpne for å lære mer, gir vi oss selv muligheten til å legge merke til den lille tonen av nysgjerrighet, av uenighet, som kan føre til virkelig læring. Og gitt viktigheten av emnet, og vår beviselig begrensede dyktighet i dag, er det nødvendig med en slik ydmykhet.